Pruebas estadísticas paramétricas y no paramétricas
Hay dos clases de pruebas estadísticas: Las paramétricas y las no paramétricas. Las pruebas paramétricas tienen mayor capacidad para detectar una relación real o verdadera entre dos variables, si es que la misma existe. Por ello, exigen que los datos a los que se aplican, cumplan tres requisitos:
1. | Variable numérica: Que las variable de estudio (dependiente) esté medida en una escala que sea por lo menos de intervalo. | |
2. |
| Normalidad: Que los valores de la variable dependiente sigan una distribución normal; por lo menos, en la población a la que pertenece la muestra. |
3. |
| Homocedasticidad: Que las varianzas de la variable dependiente en los grupos que se comparan sean aproximadamente iguales (homogeneidad de las varianzas). |
- Cuando los datos cumplen con los requisitos indicados, las pruebas estadísticas paramétricas exhiben su máximo poder.
- Cuando estas pruebas estadísticas se aplican a datos que no cumplen al menos uno de los requisitos señalados, pierden parte de su poder.
- Si se puede utilizar una prueba paramétrica y se usa una no paramétrica hay una pérdida de información.
- Las pruebas estadísticas no paramétricas, no hacen a los datos ninguna de las exigencias que les hacen las pruebas estadísticas paramétricas; por eso se les denomina "pruebas estadísticas libres de distribución".
NOTA: McGuigan (1993) y Siegel (1956) Sostienen que algunas escalas ordinales pueden ser consideradas por convención como numéricas y; por lo tanto, podría usarse una prueba paramétrica. Ejm: El rendimiento académico
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